Pycharm专业版实现远程开发,MacBook连接远程GPU服务器进行机器学习

pycharm是一个很好用开发的工具,由于社区版免费,以及丰富的功能,有着大量的使用人群。

但现在很多代码最终在线上跑的环境都是linux,而开发环境可能还是windows下开发,这就需要经常在linux上进行调试,或者在linux对代码进行编写,在windows与Linux两个系统之间来回切换非常麻烦,而pycharm提供了非常便捷的方式。

这里需要注意的是:pycharm专业版才有远端开发的功能,社区版不具备这个功能。

pycharm专业版与社区版的区别

我使用的开发环境是:PyCharm 2018.3.1 (Professional Edition),远程服务器系统是Ubuntu 18.04,开发系统为MAC,开发环境与Ubuntu服务器在局域网内。

简单来说,一共需要进行两步设置:

  1. 置本地开发环境与远程服务器的工程文件路径(用于存放代码)
  2. 配置远程服务器的python路径
1:配置本地开发环境与远程服务器的工程文件路径

首先,我们需要连接到远程服务器,点击Tools>>Deployment>>Configuration进入设置。

进入设置界面后,在这里输入你的服务器的IP,用户名,密码等信息。如果开发环境和服务器都在一个局域网,那直接使用内网IP就可以完成链接。如果二者不在同一网络,那么你需要为你的服务器配置公网IP(这里就不对公网IP展开阐述了)

输入服务器的信息

然后点击Mappings,在这里输入本地工程路径(Local path)与服务器工程地址(Deployment path),这两个地址就是本地与服务器存放代码的地方

设置好以后,你可以在本地将代码使用pycharm发送到服务器端了。

本地代码与远程代码同步

你可以把本地的代码上传到服务器端,也可以将服务器的文件下载到本地。值得一提的是,如果文件多了,你还可以使用pychram对本地与服务器的文件进行比对,这个有点类似git的简易版的版本管理。

1:配置远程服务器的python路径

设置好开发环境与服务器的工程文件路径后,我们需要设置远程服务器Python的路径。

进入pycharm的project interpreter,点击add。选择SSH Interpreter,使用SSH链接到远程服务器。

按照引导输入服务器地址,用户名,密码,系统会自动检测服务器python的路径并在Interpreter进行显示。这时点击finish就完成啦!

可以看到,project interpreter已经有两条啦,第一条是本地开发环境,第二条就是服务器的python路径了

实际上,到这里为止,已经完成了所有的配置啦!上传一份demo文件到远程服务器试一试吧!

我的开发环境是MacBook Pro,并没有NVIDIA的GPU,远程服务器是一台装了NVIDIA GeForce GTX 1070 Ti的Ubuntu服务器。这里提示使用了GeForce GTX 1070 Ti,表面已经在服务器端运行程序并成功调用GPU啦!

对一个数据爱好者来说,MacBook Pro是便携性的代表,轻便的机身,强大的续航等特点让我们在编码的时候更加方便,而MacBook Pro目前还没有NVIDIA的GPU,用MacBook来进行深度学习,恐怕要浪费太多时间在等待上。

NVIDIA的GPU则是强大算力的代表,好的GPU是可以节约生命的。使用这个方法进行设置,也算是同时享受到了MacBook的便利性与NVIDIA GPU强大的计算能力了!

我已经把台式机搬到公司了,希望能发挥它应有的价值,加速我的机器学习之路。

时间每天都不停歇地向前走,每天都要有进步哇,2018年只剩下20天了!

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评论

《“Pycharm专业版实现远程开发,MacBook连接远程GPU服务器进行机器学习”》 有 9 条评论

  1.  的头像
    匿名

    我这样实现之后出现了 [Errno 2] No such file or directory

    1. monk 的头像
      monk

      错误信息太少了,你可以多提供一点,或许我能帮上忙

    2.  的头像
      匿名

      不能用windows 搭的SSH编译服务器

      1. monk 的头像
        monk

        在Windows下,是用pycharm远程开发,和Mac下是一样的步骤

  2.  的头像
    匿名

    你好 请问使用这种方式 跑起来代码之后 pycharm可以关掉吗 关掉之后服务端还在继续跑吗?

    1. monk 的头像
      monk

      本地的pycharm关掉后,服务端的程序会停止

    2. monk 的头像
      monk

      如果你希望服务器的Python任务不被杀死,建议你客户在服务器直接执行命令
      nohup python 你的Python问卷.py &

      1.  的头像
        匿名

        好的 谢谢啦

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